Scarb
(Scarb)
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略微调研了一下市面上的 AI 编程工具生成索引的方式，大部分都是通过建代码索引的方式；也有通过 “Agentic Search” 的方式。有没有专业人士来讲讲其中的区别，使用过多个工具的也可以讲讲哪个效果好。
简单总结一下：
- Cursor 、Windsurf 、Agument code 都会为本地代码创建索引，并且在代码更新的时候刷新索引，把索引存到向量数据库。
- Cline 、Claude Code 使用 “Agentic Search” 的方法，简单说就是让 Agent 和人一样思考。通过分析代码的导入和依赖关系来读取文件。号称效果比建索引更好。
我个人用的比较多的是 Windsurf ，刚开始用的时候确实被跨文件的搜索和上下文感知能力惊艳到了，后来使用中发现它搜索读取代码时一般都只读取一块（ 200 行左右）。因为 Cursor 、Windsurf 是按照问题个数计费的，所以他们有缩小读取窗口的动力，来节省 token 费用。 后来也看到 v2 上有说 Cline 、Roo code 这些开源工具在设计上允许读取更长的文件内容。实际效果会好多少？
一些资料：
inliver
(inliver)
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我感觉augment和claude code的索引能力,在你指出问题比较清晰的时候都不错,roo code就非常简单粗暴了,他可以把相关代码全部丢到上下文进行读取,理论上也是比较准确的,只要上下文够 
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egden
(egden)
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用 roo code 或者cline 建议 换为 kilo code (cline 的变种)，kilo会在支持在本地向量索引，跨文件处理和上下文感知要比 cline/ roo code 好的太多。
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mizukan
(Kan)
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我认为是 Agentic Search 的方式更好，Cursor 、Windsurf 、Agument code 这些通过普通 rag 来检索代码的方式，无法理解代码的依赖关系。最好的方式是 Agentic Search 的方式上加上 LSP 作为引擎，指哪打哪。
mizukan
(Kan)
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但是在基于索引的方案里面，augment code 肯定是比 cursor 之流要强的